p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Studi Literatur Live Streaming E-Commerce dengan Pendekatan Analisis Bibliometrik
Shofiana Primi Rusdiana a , Grandys Frieska Prassida b
ab Sistem Informasi, Universitas Internasional Semen Indonesia, Kompleks PT. Semen Indonesia (Persero) Tbk. Jl. Veteran, Gresik, Jawa Timur, 61122
a shofiana.rusdiana20@student.uisi.ac.id
b grandys.prassida@uisi.ac.id

## Abstrak
Live  streaming  e-commerce telah  membawa  dampak  signifikan  terhadap  industri e-commerce dan  perilaku konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis publikasi ilmiah dan aktivitas penelitian yang berkaitan dengan live streaming e-commerce melalui metode bibliometrik dengan menggunakan VOSviewer. Pendekatan kuantitatif  digunakan  dalam  analisis  ini,  yang  melibatkan  penggunaan  sekumpulan  jurnal  sebagai  sumber referensi  untuk  penelitian.  Literatur  diperoleh  menggunakan  Publish  or  Perish  dengan  kata  kunci  spesifik  dan terpilih 420 jurnal yang relevan dengan topik penelitian setelah melalui proses seleksi menggunakan Mendeley. Hasil  penelitian  menunjukkan  jumlah  publikasi  terkait  topik  ini  tertinggi  terjadi  pada  tahun  2023  dengan  245 jurnal. Analisis kata kunci menunjukkan terdapat 5 klaster utama, sementara analisis penulis menghasilkan 15 klaster. Kata kunci paling sering diteliti meliputi ' purchase intention ', ' live streaming ', ' live streaming commerce ', dan ' e-commerce '. Sementara itu, kata kunci yang potensial dikembangkan dalam penelitian mendatang antara lain 'tiktok shop', ' discount ', ' user behavior ', dan ' shopping value '.
Kata kunci: Live Streaming , E-Commerce , VOSviewer, Analisis, Bibliometrik, Literatur

## E-Commerce Live Streaming Literature Study with Bibliometric Analysis Approach

## Abstract
Live streaming e-commerce has brought significant impact to the e-commerce industry and consumer behavior. This study aims to analyze scientific publications and research activities related to live streaming e-commerce through bibliometric methods using VOSviewer. A quantitative approach was used in this analysis, which involved using a set of journals as reference sources for the research. Literature was obtained using Publish or Perish with specific keywords and 420 journals relevant to the research topic were selected after a selection process using Mendeley. The results showed that the highest number of publications related to this topic occurred in 2023 with 245 journals. Keyword analysis showed 5 main clusters, while author analysis resulted in 15 clusters. The most frequently researched keywords include 'purchase intention', 'live streaming', 'live streaming commerce', and 'e- commerce'. Meanwhile, keywords that have the potential to be developed in future research include 'tiktok shop', 'discount', 'user behavior', and 'shopping value' .
Keywords: Live Streaming , E-Commerce , VOSviewer, Analysis, Bibliometric, Literature

## I. P ENDAHULUAN
Live  streaming  e-commerce telah  menjadi  tren  baru dalam  dunia  bisnis  ritel  dan  pemasaran  digital  yang berkembang  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir. Fenomena ini menggabungkan unsur belanja online dengan interaksi  langsung  antara  penjual  dan  konsumen  melalui siaran langsung, menciptakan pengalaman berbelanja yang lebih  interaktif  dan  imersif.  Perkembangan  teknologi streaming dan peningkatan akses internet, terutama melalui perangkat  seluler,  telah  memfasilitasi  pertumbuhan live streaming  e-commerce secara  signifikan. Live  streaming memungkinkan  penjual  untuk  mempromosikan  dan
mendemonstrasikan  produk  secara real-time ,  sementara konsumen  dapat  berinteraksi  langsung  dengan  penjual, mengajukan pertanyaan, dan melakukan pembelian secara instan [1].
Munculnya live streaming e-commerce telah mengubah lanskap e-commerce tradisional  dan  menarik  minat  para peneliti  untuk  mengeksplorasi  berbagai  aspek  terkait fenomena  tersebut.  Penelitian-penelitian  telah  dilakukan untuk memahami motivasi konsumen dalam menggunakan live streaming e-commerce , menganalisis perilaku belanja, serta  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi niat  pembelian  dan  kepuasan  konsumen.  Selain  itu, penelitian juga telah berfokus pada strategi pemasaran yang
efektif  dalam live  streaming  e-commerce ,  seperti penggunaan influencer atau  selebriti endorser ,  serta dampaknya  terhadap  industri  ritel  tradisional.  Penelitian- penelitian  terdahulu  telah  mengkaji  beragam  aspek live streaming  e-commerce ,  seperti  motivasi  konsumen  [2],
perilaku belanja
[3], strategi pemasaran [4],  serta  dampak  terhadap  industri  ritel  [5].  Namun, dengan  perkembangan  yang  cepat  dalam  bidang  ini, diperlukan suatu tinjauan komprehensif untuk memahami gambaran penelitian terkini dan mengidentifikasi area yang masih memerlukan eksplorasi lebih lanjut.
Analisis bibliometrik, yang merupakan metode kuantitatif  untuk  menganalisis  publikasi  ilmiah  secara sistematis  [6].  Dapat  memberikan  wawasan  berharga tentang  pola,  tren,  dan  struktur  pengetahuan  dalam  suatu bidang penelitian. Metode ini melibatkan pengumpulan dan analisis  data  bibliografi  seperti  penulis,  kata  kunci,  dan informasi lainnya untuk mengungkap pola-pola tersembunyi  dan  hubungan  dalam  kumpulan  literatur ilmiah. Dengan menggunakan VOSviewer dapat memetakan hubungan antar kata kunci yang muncul dalam publikasi,  sehingga  dapat  membantu  peneliti  dalam mengidentifikasi tren penelitian yang sedang berkembang, serta  penulis  yang  produktif  dalam  bidang  penelitian live streaming e-commerce . VOSviewer merupakan perangkat lunak  bibliometrik  yang  efektif  untuk  memvisualisasikan dan  menganalisis  data  publikasi  ilmiah  [7].  Penelitian  ini bertujuan untuk melakukan analisis bibliometrik terhadap penelitian-penelitian yang berkaitan dengan live streaming e-commerce dalam  lima  tahun  terakhir  menggunakan perangkat lunak VOSviewer.
Penelitian  bibliometrik  tentang live  streaming  e- commerce memberikan  gambaran  tentang  perkembangan penelitian dan publikasi yang terkait dengan topik ini, serta jurnal-jurnal  yang  aktif  mempublikasikan  artikel  terkait. Dengan  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  tren perkembangan ini, penelitian bibliometrik dapat membantu dalam mengidentifikasi topik penelitian yang penting, serta merancang  strategi  untuk  meningkatkan  praktik  dan inovasi dalam bidang live streaming e-commerce di masa depan. Rumusan masalah penelitian ini terfokus pada tiga aspek  utama:  1)  jumlah  penelitian live  streaming  e- commerce dalam lima tahun terakhir, 2) analisis kata kunci yang  berkaitan  dengan  penelitian live  streaming  e- commerce ,  3)  analisis  penulis  atau  kelompok  peneliti produktif dalam penelitian live streaming e-commerce .

## II. M ETODOLOGI
Penelitian ini mengadopsi kerangka PRISMA atau Pre ferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta- analyses , yang terdiri dari empat langkah yaitu identificati on , screening , eligibility , dan inclusion seperti yang terliha t pada Gambar 1. PRISMA dibuat untuk membantu peninj au sistematis  dalam  melaporkan  secara  transparan  tujuan tinjauan, prosedur yang dilakukan, serta hasil yang ditemu kan [8].

## Gambar 1. PRISMA Flow Diagram

## A. Identification
Identifikasi  dilakukan  untuk  menjawab  pertanyaan penelitian tentang “Apa tren utama dalam literatur tentang live  streaming  e-commerce dan  siapa  penulis  atau kelompok peneliti yang paling produktif”. Perangkat lunak Publish  or  Perish  8  pada database Scopus  dan  Google Scholar  digunakan  untuk  melakukan  pencarian.  Scopus dipilih  karena  merupakan  salah  satu  mesin  pengindeks publikasi  ilmiah  terkemuka  di  dunia  yang  menyediakan akses terhadap database publikasi akademik berskala besar [9]  dan  Google  Scholar  dipilih  karena  memberikan  akses secara  gratis  [10].  Pencarian  literatur  dilakukan  dengan menggunakan kombinasi kata kunci yaitu " Live streaming commerce"  OR  "live  streaming  e-commerce"  OR  "live stream commerce" OR "live stream e-commerce" OR "live streaming  shopping"  OR  "live  stream  shopping ". Menggunakan  beberapa  kata  kunci  tersebut  dengan harapan  memperoleh  data  yang  lebih  luas,  dengan  batas maksimal  1000  hasil  pencarian  pada  Google  Scholar  dan 200 pada Scopus yang diterbitkan antara tahun 2019-2023 menghasilkan  1.195  temuan.  Selain  itu,  alasan  memilih lima  tahun  terakhir  dalam  proses  pencarian  yaitu  untuk memastikan  bahwa  artikel  yang  digunakan  dalam penelitian terbaru dengan topik penelitian.

## B. Screening
Pada  tahap screening ,  data  yang  diperoleh  berupa metadata dalam format RIS ( Research Information System ) dari  pencarian  tersebut  dikelola  menggunakan  perangkat lunak  Mendeley.  Untuk  memastikan  bahwa  data  yang digunakan dalam penelitian tidak terulang, maka data yang telah melewati proses pemeriksaan duplikat menggunakan Mendeley  dihilangkan,  sehingga  dari  1.195  yang ditemukan setelah proses pencarian, tersisa 978 yang akan diperiksa  kelayakannya.  Melalui  Mendeley  juga  dapat dengan  mudah  menambahkan,  mengedit,  dan  mengatur dataset  yang  disimpan,  termasuk  judul,  penulis,  abstrak, tahun terbit, dan informasi penting lainnya.
C. Eligibility
Tahap eligibility adalah  proses  dimana  peneliti  secara manual  memilih  artikel  jurnal  untuk  dimasukkan  atau dikeluarkan berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi yang telah  ditetapkan  dalam  Tabel  1.  Semua  dokumen  yang judul,  kata  kunci,  dan  abstraknya  tidak  relevan  dengan topik dihapus dari penelitian ini. Dokumen diperiksa secara menyeluruh  untuk  memastikan  bahwa  dokumen  tersebut memenuhi persyaratan, dan yang memenuhi kriteria inklusi akan  dipertimbangkan  lebih  lanjut,  sementara  yang  tidak memenuhi kriteria inklusi atau memenuhi kriteria eksklusi akan  dihapus.  978  artikel  jurnal  diperiksa  kelayakannya, dan setelah penyaringan manual selesai, 420 artikel jurnal tersisa.  Berikut  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  yang digunakan oleh peneliti:
TABEL I KRITERIA INKLUSI DAN EKSLUSI
Kriteria Inklusi Kriteria Eksklusi Di publish antara tahun 2019 - 2023 Diluar waktu publish yang ditentukan Bahasa Indonesia dan Inggris Tidak dalam bahasa Indonesia dan Inggris Database Scopus dan Google Scholar Selain database Scopus dan Google Scholar Artikel jurnal Bukan merupakan artikel jurnal (buku, prosiding konference, skripsi dll) Konteks yang dibahas berkaitan dengan topik penelitian Diluar konteks yang dibahas berkaitan dengan topik penelitian

## D. Inclusion
Pada  Tahap  ini  bertujuan  untuk  memilih  artikel  yang relevan untuk dianalisis. Bagi artikel jurnal yang judul, kata kunci  dan  abstraknya  menunjukkan  potensi  relevansi  dan memenuhi  kriteria  inklusi  disimpan  dalam  format  RIS. Tersisa  420  artikel  jurnal  yang  layak  dianalisis menggunakan perangkat lunak VOSviewer untuk memvisualisasikan  bibliometrik.  Terdapat  tiga  kategori yang  divisualkan  yaitu network  visualization,  overlay visualization ,  dan density  visualization [10].  Bibliometrik digunakan  untuk  menilai  artikel  tahap  akhir,  yang kemudian akan dibahas oleh peneliti.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perkembangan Publikasi Penelitian Live Streaming E- Commerce

## Gambar 2. Metrik Data Hasil Pencarian Scopus

## Gambar 3. Metrik Data Hasil Pencarian Google Scholar
Dengan menggunakan perangkat lunak Publish or Perish, hasil  pencarian  awal  menghasilkan  1.195  data  publikasi dari database Scopus  dan  Google  Scholar  dapat  dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3. Penyaringan data dilakukan menggunakan  Mendeley  untuk  memastikan  relevansi dengan  topik  penelitian live  streaming  e-commerce . Setelah  melalui  pemeriksaan  menyeluruh  terhadap  judul, abstrak,  dan  kata  kunci,  peneliti  menemukan  420  artikel jurnal  yang  dianggap  sesuai  dan  dimasukkan  ke  dalam metadata  dalam  format  RIS  untuk  analisis  bibliometrik selanjutnya.
Analisis  selanjutnya  dilakukan  untuk  mengidentifikasi tren  publikasi  dari  420  artikel  jurnal  yang  sesuai  dengan topik penelitian live streaming e-commerce setelah disaring menggunakan  Mendeley.  Melalui  grafik  yang  dihasilkan pada  Gambar  5,  terlihat  adanya  peningkatan  signifikan dalam jumlah publikasi artikel jurnal yang membahas topik
ini pada rentang tahun 2019 hingga 2023. Puncak publikasi terjadi  pada  tahun  2023,  dengan  jumlah  artikel  jurnal terbanyak  yang  diterbitkan  mencapai  245  judul.  Grafik tersebut  menunjukkan  bahwa,  minat  dan  riset  terkait live streaming  e-commerce telah  berkembang  pesat  dalam beberapa  tahun  terakhir,  seiring  dengan  meningkatnya penggunaan  teknologi  ini  dalam  industri e-commerce global.  Tren  ini  diperkirakan  akan  terus  berlanjut  seiring dengan perkembangan dan inovasi dalam bidang tersebut. Selain itu, dari 420 jurnal yang memenuhi syarat tersebut, peneliti  merangkum  10  jurnal  dengan  jumlah  sitasi terbanyak,  yang  menunjukkan  pengaruh  dan  signifikansi publikasi tersebut. Daftar 10 jurnal dengan sitasi terbanyak dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Jurnal-jurnal  dengan  sitasi terbanyak  ini  telah  memberikan  kontribusi  penting dalam membangun  landasan  pengetahuan  dan  meningkatkan penelitian  di  bidang live  streaming  e-commerce .  Analisis mendalam  terhadap  konten  dan  temuan  dari  jurnal-jurnal tersebut dapat memberikan wawasan berharga bagi peneliti dan  praktisi  dalam  mengembangkan  strategi  dan  praktik terbaik terkait live streaming e-commerce .
Gambar 4. Daftar 10 Artikel Jurnal dengan Jumlah Sitasi Terbanyak
Gambar 5. Grafik Publikasi Artikel Jurnal

## B. Perkembangan Penelitian Live Streaming E-Commerce Berdasarkan Kata Kunci (Co-Occurrence)
Setelah  metadata  telah  tersimpan  dalam  format  RIS menggunakan  Mendeley,  analisis  dilakukan  dengan
memilih  opsi 'create  a  map  based  on  bibliographic  data ' menggunakan  VOSviewer.  Tujuannya  adalah  untuk membuat  hubungan term atau  istilah  berdasarkan  kata kunci. Metode yang diterapkan untuk menghitung dataset adalah dengan menggunakan metode full counting . Hal ini dilakukan  agar  perhitungan  sesuai  dengan  penelitian sebelumnya  dalam  bidang live  streaming  e-commerce . Visualisasi  dalam  bentuk network,  overlay ,  dan density dihasilkan  dari  analisis  bibliometrik  yang  dilakukan. Jaringan  bibliometrik  ini  terdiri  dari node berupa  bulatan atau lingkaran yang menunjukkan kata kunci, dan edge atau simpulan  jaringan  yang  menunjukkan  hubungan  antara pasangan node [11]. Semakin besar ukuran node , semakin banyak  kata  kunci  tersebut  muncul  dalam  literatur. Sementara  itu,  kedekatan  antar node mencerminkan kekuatan hubungan antar kata kunci. Dengan menggunakan  visualisasi  kata  kunci,  dapat  diidentifikasi klaster kata kunci yang membentuk topik penelitian dalam bidang live streaming e-commerce . Analisis ini juga dapat menemukan  kata  kunci  baru  atau  yang  muncul  dalam penelitian  terkini,  serta  menunjukkan  potensi  bidang penelitian  baru  yang  dapat  menggabungkan  berbagai perspektif.
Gambar 6. Network Visualization Berdasarkan Kata Kunci
Pada  Gambar  6  menampilkan  visualisasi  jaringan  atau network  visualization kata  kunci  yang  dihasilkan  dari analisis bibliometrik terhadap 420 artikel jurnal terkait live streaming  e-commerce .  Dari  seluruh  kata  kunci  yang muncul  dalam dataset ,  hanya  105  kata  kunci  yang memenuhi  syarat  ambang  batas  untuk  divisualisasikan dalam  peta  jaringan  ini.  Peta  jaringan  kata  kunci menunjukkan adanya 5 klaster utama yang merepresentasikan  tema-tema  penelitian  yang  berbeda dalam  bidang live  streaming  e-commerce .  Setiap  klaster ditandai  dengan  warna  yang  berbeda,  dan  terdiri  dari sekelompok  kata  kunci  yang  saling  terhubung  dan  sering muncul  bersama  dalam  literatur.  Tabel  2  menampilkan daftar  lengkap  dari  semua  kata  kunci  bersama  dengan kelompok  tema,  tingkat  keterkaitan,  dan  frekuensi kemunculan. Setiap klaster memiliki titik pusatnya sendiri, klaster  tema  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah social  presence (merah), live  streaming (hijau), purchase intention (biru), live streaming e-commerce (kuning), dan customer engagement (ungu).
3 14
40
118 245
3 14 40 118 245 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 240 2019 2020 2021 2022 2023 Jum lah A rt ike l Jurnal Tahun Grafik Publikasi Artikel Jurnal

## TABEL III DETAIL KLASTER
Klaster / Warna / Kata Kunci Paling Sering (occurrences) Total Items Kata Kunci (links, total link strength, occurrences) C1 / merah / ( Social presence ) 31
China (11, 11, 6); consumer (5, 5, 3); continuance  intention (7, 8, 4); flow experience (13, 15, 6); flow theory (12, 16, 6); immersion (5, 6, 4); impulse buying behavior (8, 10, 3); impulsive buying behavior (11, 14, 5); it  affordance (11,  14,  6); live  stream  shopping (10,  12,  7); live streaming  marketing (3,  3,  5); live-streaming  commerce (13,  19,  12); livestream  shopping (4,  5,  4); livestreaming  commerce (6,  6,  3); perceived  enjoyment (12,  12,  5); perceived  risk (10, 11, 3); perceived usefulness (6,  6,  3); perceived  value (15,  20,  10);  pls-sem  (4,  4,  5); presence (10, 14, 4); psychological distance (6, 6, 3); purchase decision (9, 9, 9); repurchase  intention (5,  5,  3);  s-o-r model (15,  19,  6);  s-o-r theory (9,  12,  3); social  presence (30,  58,  23);  sor model (4,  5,  4); stimulus-organism-response (sor)  (10,  10,  3);  tiktok  (9,  13,  7);  tiktok shop (5, 8, 3); trust (33, 56, 23) C2 / hijau / ( live streaming ) 28
arousal (9, 14, 5); consumer behavior (8, 9, 6); digital marketing (4, 6, 5); discount (6,  6,  3); e-commerce (39,  74,  38); e-commerce  live streaming (6, 6, 8); impulse buying (30, 51, 23); influencer marketing (8, 9, 5); internet (3, 3, 3); internet celebrity (8, 11, 5); key opinion leader (4, 6, 3); live commerce (11, 12, 7); live stream (8, 12, 4); live streamer (6, 8, 3); live streaming (48, 118, 71); live streaming commerce (54, 94, 60); live-streaming e-commerce (6, 6, 10); para-social interaction (12, 14, 6); parasocial relationships (6, 8, 4); sales (6, 6, 3); scarcity (6, 10, 3); social influence (3, 3, 3); social interaction (3, 3, 3); social media (11,  14,  5);  sor  (7,  11,  3); source  credibility (6,  8,  3); streamer attractiveness (4, 4, 3); swift guanxi (10, 13, 6) C3 / biru / ( purchase intention ) 20
attractiveness (11, 16, 5); behavioral intention (9, 10, 5); consumer (7, 11, 4); consumer engagement (7, 8, 5); credibility (11, 13, 4); customer behavior (8,  8,  3); engagement (5,  5,  3); entertainment (10,  11,  3); expertise (8, 12, 3); informativeness (11, 13, 3); intention (6, 7, 3); live shopping (7,  10, 5); live-stream (6, 6, 3); live-streaming (14, 21, 10); online shopping (12, 17, 7); purchase intention (55, 138, 70); purchase intentions (7, 10, 5); shopping (9, 11, 4); systematic literature review (7, 10, 4); trustworthiness (8, 13, 4) C4 / kuning / ( live streaming e- commerce ) 16
elaboration likelihood model (4, 4, 4); generation z (8, 10, 4); grounded theory (3,  4,  3); impulsive  buying (13,  18,  10); influencer (4,  4,  3); influencing factors (4, 4, 3); instagram (7, 8, 3); interactivity (19, 24, 8); involvement (3,  3,  3 );  live  streaming  e-commerce (27,  44,  35); live streaming shopping (25, 39, 32); live-stream shopping (7, 8, 6); price discount (6, 7, 4); sales performance (2, 3, 3); telepresence (10, 11, 4); time pressure (5, 5, 3) C5 / ungu / ( customer engagement ) 10
customer  engagement (18,  35,  16); customer  trust (13, 27, 10); game theory (8, 13, 10); live-streaming shopping (12, 13, 10); shopping value (5, 9, 3); social commerce (10, 17, 8); streamer (7, 7, 6); supply chain (5, 8, 4); user behavior (4, 4, 3); vicarious learning (6, 3, 6)
Overlay visualization berdasarkan kata kunci menunjukkan  bagaimana  minat  penelitian  berkembang selama  beberapa  periode.  Dalam  Gambar  7  warna  yang berbeda  pada  setiap  kata  kunci  mencerminkan  periode waktu  atau  tahun  kemunculan  kata  kunci  tersebut  dalam publikasi  ilmiah.  Kata  kunci  yang  ditampilkan  dengan warna  kebiruan  mengindikasikan  bahwa  kata  kunci tersebut  muncul  pada  awal  periode  penelitian,  sementara warna  yang  lebih  cerah  seperti  kuning  pada  tahun  2023 menunjukkan kemunculan kata kunci yang lebih baru. Kata kunci  seperti  ‘tiktok  shop’  dan  ‘ discount ’  muncul  pada akhir periode penelitian yang menandakan kata kunci baru dalam penelitian terkini. Sebagai contoh, dalam penelitian terbaru oleh [12], peran live streaming TikTok Shop dalam membangun hubungan pribadi dengan konsumen. Temuan
tersebut  menunjukkan  bahwa live  streaming di  TikTok Shop  memang  dapat  memberikan  titik  kontak  pribadi, karena  memungkinkan  peritel  untuk  mendemonstrasikan produk dan menjawab pertanyaan audiens secara real-time . Secara singkat, temuan menunjukkan adanya korelasi yang positif.  Selain  itu,  konsumen  menganggap  bahwa  diskon, kupon,  dan  hadiah  memiliki  pengaruh  besar  terhadap keputusan  pembelian  mereka  melalui live  streaming . Selama proses pembelian, diskon, kupon, dan hadiah yang ditawarkan  dalam  sesi live-streaming dianggap  sebagai faktor  yang  paling  signifikan  dalam  mempengaruhi keputusan  pembelian  baru  [13].  Dengan  menganalisis Overlay  Visualization kata  kunci,  memudahkan  peneliti untuk  memperoleh  gambaran  atau  menemukan  peluang penelitian baru dengan mengeksplorasi kata kunci terbaru yang belum banyak diteliti, serta merencanakan penelitian lanjutan yang relevan dengan perkembangan terkini dalam bidang yang diteliti.
Gambar 8. Density Visualization Berdasarkan Kata Kunci
Hasil  visualisasi  yang  sama  seperti  sebelumnya diperoleh  berdasarkan  analisis  bibliometrik,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  8, density  visualization kata kunci  dengan  pewarnaan  yang  berbeda  menunjukkan seberapa  banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam suatu topik berdasarkan warna yang terkandung dalam kata kunci tersebut. Warna kuning cerah di tengah menandakan bahwa  kata  kunci  seperti  ‘ purchase  intention’ ,  ‘ live streaming’ ,  dan  ‘ live  streaming  commerce ’,  dan  ‘ e- commerce’ merupakan topik yang telah banyak diteliti dan terindeks  dalam database seperti  Scopus  dan  Google Scholar. Sedangkan seperti ‘tiktok shop’, ‘ discount ’, ‘ user behavior’ ,  dan  ‘ shopping  value’ memiliki  warna  hijau gelap yang menandakan bahwa masih jarang menjadi fokus penelitian atau memiliki potensi penelitian yang luas terkait dengan live streaming commerce .
C. Perkembangan Penelitian Live Streaming E-Commerce Berdasarkan Penulis (Co-Authorship)
Gambar 9. Network Visualization Berdasarkan Penulis
Network  visualization  co-authorship adalah  metode untuk  memvisualisasikan  hubungan  antara  penulis  dalam sebuah jaringan kolaborasi dalam publikasi ilmiah seperti yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9.  Setiap  penulis direpresentasikan sebagai node dalam jaringan, sementara hubungan  antar  penulis  direpresentasikan  sebagai edge yang  menghubungkan  antara  pasangan node tersebut. Hubungan  antara  penulis  dan  jurnal  yang  diterbitkan bersama digambarkan melalui kelompok-kelompok lingkaran  dengan  warna  berbeda.  Warna-warna  ini mewakili klaster, di mana setiap klaster berisi penulis yang memiliki  keterkaitan  atau  hubungan  yang  signifikan. Visualisasi  jaringan  menunjukkan  15  klaster,  yang  terdiri dari  5  klaster  dengan  masing-masing  4  penulis,  5  klaster dengan  masing-masing  3  penulis,  dan  5  klaster  dengan masing-masing 2 penulis, yang menggambarkan hubungan mereka.
Sebagai  contoh,  klaster  warna  merah  terdiri  dari  4 penulis  A  Albattat,  A  Norhidayah,  M  Wei,  dan  Z  Yifei yang  telah  berkolaborasi  dalam  dua  penelitian  yang berbeda.  Dalam  penelitian  pertama  yang  berjudul  ‘ The Effect of Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and Social  Influence  Toward  Purchase  Intention  Mediated  by Trust  in  Live  Streaming  Platform ’,  sedangkan  dalam penelitian  kedua  yang  berjudul  ‘ Understanding  the Influencing  Mechanism  of  Users Purchase  Intention  and Mediating Effect of Trust in Streamer: A Socio-Technical Perspective ’.  Selain  diterbitkan  pada  tahun  yang  sama, kedua judul penelitian tersebut memiliki keterkaitan yang kuat  dalam  konteks  penelitian  tentang  niat  pembelian dalam platform live streaming . Artikel pertama membahas faktor-faktor seperti persepsi kegunaan, persepsi kemudahan penggunaan, pengaruh sosial, dan kepercayaan dalam platform live streaming sebagai pengaruh terhadap niat  pembelian  [14].  Sedangkan,  artikel  kedua  berusaha memahami  secara  lebih  mendalam  pengaruh  niat pembelian pengguna dan peran kepercayaan pada streamer sebagai mediator dalam pengambilan keputusan pembelian [15].  Meskipun  memiliki  pendekatan  yang  berbeda, keduanya membahas pengaruh faktor-faktor psikologis dan sosial  pada  niat  pembelian dalam  konteks live  streaming . Semakin  sering  penulis  bekerja  sama,  semakin  kuat hubungan antara mereka dalam jaringan tersebut. Dengan menggunakan  teknik  ini,  peneliti  dapat  memahami  pola kolaborasi  penulis  dalam  suatu  bidang  ilmu  pengetahuan
dan  mengidentifikasi  kelompok-kelompok  penulis  yang sering berkolaborasi.
Gambar 10. Overlay Visualization Berdasarkan Penulis
Overlay  visualization  co-authorship adalah  metode visualisasi yang digunakan untuk menggambarkan jaringan kolaborasi antara penulis ilmiah. Seperti yang terlihat pada Gambar  10,  menunjukkan  bahwa  artikel  jurnal  tersebut memiliki tahun publikasi terlama pada tahun 2019. Setiap penulis  direpresentasikan  sebagai node ,  sementara edge atau  simpulan  tersebut  menandakan  kolaborasi  antar penulis.  Warna  pada  garis-garis  tersebut  menunjukkan periode  waktu  kolaborasi,  sehingga  jika  terdapat  dua penulis atau lebih yang telah bekerja sama pada tahun yang sama,  maka  garis  yang  menghubungkan  mereka  akan memiliki  warna  yang  sama.  Semakin  gelap  warna node menunjukkan  publikasi  yang  lebih  dekat  dengan  tahun 2019, sedangkan semakin terang warna node menunjukkan publikasi  yang  mendekati  tahun  2023.  Misalnya,  penulis seperti L Guoxin, W Honglong, W Shaohui terkenal karena menerbitkan lebih dekat ke tahun 2023.
Gambar 11. Density Visualization Berdasarkan Penulis
Density visualization co-authorship memberikan gambaran  visual  yang  lebih  jelas  tentang  pola  kolaborasi dan  keterkaitan  antara  penulis.  Sebagaimana  yang ditampilkan  pada  Gambar  11,  dengan  menggunakan density  visualization peneliti  dapat  mengindikasikan adanya  kelompok  atau  klaster  penulis  yang  memiliki kolaborasi  yang  sangat  kuat  dan  produktif  dalam  bidang penelitian  tersebut,  terutama  dengan  fokus  pada live streaming  e-commerce .  Berdasarkan  temuan  tersebut, terlihat  bahwa  W  Dongyi  dan  L  Lifu  adalah  dua  dari
beberapa  penulis  paling  produktif  dalam  menghasilkan publikasi mengenai topik live streaming e-commerce .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan data yang dianalisis menggunakan metode analisis  bibliometrik  dan  divisualisasikan  menggunakan VOSviewer,  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  dapat membantu  peneliti  dalam  mengidentifikasi  publikasi mengenai live  streaming  e-commerce ,  karena  dapat mengetahui  topik  atau  kata  kunci  utama  yang  paling banyak  diteliti  dan  siapa  saja  penulis  atau  kelompok peneliti  yang  paling  produktif  dan  memiliki  kontribusi besar dalam publikasi tentang live streaming e-commerce . Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  jumlah  publikasi terkait live  streaming  e-commerce tertinggi  terjadi  pada tahun  2023,  yakni  sebanyak  245  artikel  jurnal, mencerminkan tingginya minat dan perhatian pada topik ini. Melalui  visualisasi  jaringan  berdasarkan  kata  kunci, diidentifikasi  5  klaster  utama,  dengan  kata  kunci  yang paling  sering  diteliti  adalah 'purchase  intention' , 'live streaming ', 'live  streaming  commerce ',  dan 'e-commerce' . Sementara  itu,  kata  kunci  yang  jarang  dibahas  meliputi 'tiktok  shop',  ' discount ', 'user  behavior' ,  dan 'shopping value' .  Selanjutnya, Network  visualization berdasarkan penulis menunjukkan adanya 15 klaster, dengan W. Dongyi dan L. Lifu merupakan penulis yang paling produktif dan sering  mempublikasikan  jurnal  di  bidang  ini.  Secara keseluruhan,  hasil  penelitian  ini  memberikan  gambaran komprehensif  tentang  penelitian live  streaming  e- commerce .  Temuan  ini  dapat  membantu  para  peneliti, praktisi,  dan  pemangku  kepentingan  lainnya  dalam memahami perkembangan terkini dan tren masa depan di bidang ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] A. Wongkitrungrueng and N. Assarut, “The role of live streaming in building consumer trust and engagement with social commerce sellers,” J. Bus. Res. , vol. 117, pp. 543–556, 2020, doi: 10.1016/j.jbusres.2018.08.032.
[2] S. Jakwatanaham, B. Phayaphrom, and W. Nurittamont, “The Impact of Social Media Marketing Activities on Consumer Purchase Intention: Case of Facebook Live Streaming the Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0),” Int. J.
Trend Sci. Res. Dev. , no. 6, pp. 659–673, 2022, [Online]. Available: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4062700 [3]
Y. T. Lin, S. Osman, K. W. Cheng, T. H. Sam, X. Ruiteng, and S. K. Rajanthran, “Factors Influencing Live-stream Shopping Behaviour among Malaysian Consumers,” Res Mil. Soc. Sci. J. , vol. 13, no. 2, pp. 1548–1569, 2023, [Online]. Available: https://resmilitaris.net/menu- script/index.php/resmilitaris/article/view/2459
[4] Fitryani and Aditya Surya Nanda, “PERAN IMPULSIVE BUYING SAAT LIVE STREAMING PADA MASA COVID-
19 DALAM MENDORONG MINAT BELANJA
MASYARAKAT SIDOARJO,” Semin. Nas. Teknol. dan Multidisiplin Ilmu , vol. 1, no. 1, pp. 70–79, 2021, doi:
10.51903/semnastekmu.v1i1.86.
[5] B.Nagarjuna, F. Izhar, A. G. S, R.Angayarkanni, and M.Indrapriya, “E-Commerce Evolution: Analyzing the Impact of Technology on Retail Strategies and Consumer Behavior,” Decis. Mak. Appl. Manag. Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 230–242, 2024, [Online]. Available: http://dmamerabek.org/index.php/dmame/article/view/24 [6] M. S. Kurdi and M. S. Kurdi, “Analisis Bibliometrik dalam
Penelitian Bidang Pendidikan: Teori dan Implementasi,” J. Educ. , vol. 3, no. 4, pp. 518–537, 2021, doi: 10.31004/joe.v3i4.2858. [7] H. Prasetyo, “Analisis Bibliometrik Pada Scholarly Journals Proquest Dengan Kata Kunci ‘Tourism In Indonesia’ Menggunakan Perangkat Lunak Vosviewer,” Khasanah Ilmu - J. Pariwisata Dan Budaya , vol. 12, no. 1, pp. 16–21, 2021, doi: 10.31294/khi.v12i1.9792.
[8] M. J. Page et al. , “The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews,” BMJ , vol. 372, 2021, doi: 10.1136/bmj.n71.
[9] B. Busro, A. Mailana, and A. Sarifudin, “Pendidikan Islam dalam Publikasi Internasional: Analisis Bibliometrik pada
Database Scopus,” Edukasi Islam. J. Pendidik. Islam , vol. 10, no. 01, pp. 413–426, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.staialhidayahbogor.ac.id/index.php/ei/article/view/ 1591/800
[10] D. N. Al Husaeni, A. B. D. Nandiyanto, and R. Maryanti, “Bibliometric Analysis of Special Needs Education Keyword Using VOSviewer Indexed by Google Scholar,” Indones. J. Community Spec. Needs Educ. , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.17509/ijcsne.v3i1.43181.
[11] H. R. Kurnia, A. Zahrah, E. I. D. Adha, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Bibliometrik Publikasi Isu Kebocoran
Data Menggunakan VOSviewer,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 3, pp. 231–242, 2023, doi: 10.14421/jiska.2023.8.3.231-242.
[12] V. Annisa and J. A. Chusjairi, “How far can we call tiktok shop live streaming a personal touchpoint?,” J. Mantik , vol. 7, no. 1, pp. 507–517, 2023, [Online]. Available: http://www.iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/vi ew/3800
[13] Y. Chen, “Relationships between Live-streaming e-Commerce and Consumers’ Purchase Intentions and Corporate Brand Marketing: A Survey Based on China,” Int. J. Trade, Econ. Financ. , vol. 14, no. 3, 2023, doi: 10.18178/ijtef.2023.14.3.754.
[14] Y. Zhang, A. Ahmad, N. Azman, and W. Mingxia, “The Effect of Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and Social Influence Toward Purchase Intention Mediated by Trust in Live Streaming Platform,” J. Law Sustain. Dev. , vol. 11, no. 9, p. e1284, 2023, doi: 10.55908/sdgs.v11i9.1284.
[15] Y. Zhang, A. Ahmad, N. Azman, and W. Mingxia,
“Understanding the Influencing Mechanism of Users’ Purchase Intention and Mediating Effect of Trust in Streamer: A Socio-Technical Perspective,” J. Law Sustain. Dev. , vol. 11, no. 9, p. e1286, 2023, doi: 10.55908/sdgs.v11i9.1286.